من الشكل أدناه إذا كانت j مركز △suz فإن sj=…..

تعرف ايضا : المخلوقات التي تعيش في الجزر أقل عرضة للانقراض من المخلوقات الحية الأخرى.

هل مادة الرياضيات محرمة ؟

هل مادة الرياضيات محرمة ؟ هو سؤال طرحه البعض فعلم الرياضيات هو احد العلوم التي نستخدمها في حياتنا اليوميه بشكل ضمني وتصريحي ويشمل ذلك العديد من ميادين الحياه، فقد عرفت العديد من مفاهيمه في بلاد النهرين ومصر القديمه واليونان كالمسائل التربيعية ونظرية فيتاغورس والمحاسبية والمثلص والقطر والمستطيل وغيرها كثير، وهنا حل سؤال هل مادة الرياضيات محرمة :

• السؤال : هل مادة الرياضيات محرمة ؟
• الاجابة : لا
• التعليل : مادام الهدف من دراسة الرياضيات هو نفع المجتمع والمضي به قدما في ما يرضي الله فدراسته وتعلمه جائز.

حكم تدريس مادة الرياضيات في الاسلام

ان الحكم الوارد في تعلم علم الرياضيات للنساء والرجال هو الجواز وليس من الصواب قطع تعلمه بل ان الانسان يؤجر من علم نافع تعلمه ان حسنت النية من ذلك، وفيما يلي بعض الدلائل من القرآن بهذا الشأن :

• يقول الله عز وجل في الانفال الاية 60 :”وَأَعِدُّوا لَهُمْ مَا اسْتَطَعْتُمْ مِنْ قُوَّةٍ وَمِنْ رِبَاطِ الْخَيْلِ تُرْهِبُونَ بِهِ عَدُوَّ اللَّهِ وَعَدُوَّكُمْ وَآخَرِينَ مِنْ دُونِهِمْ لَا تَعْلَمُونَهُمُ اللَّهُ يَعْلَمُهُمْ”.

• قال الشيخ العثيمين ـ رحمه الله ـ في شرح رياض الصالحين: “العلوم تنقسم إلى قسمين: قسم يراد به وجه الله: وهو العلوم الشرعية، وقسم آخر ـ علم الدنيا: كعلم الهندسة والبناء والميكانيكا وما أشبه ذلك، فأما الثاني ـ علم الدنيا ـ فلا بأس أن يطلب الإنسان به عرض الدنيا، يتعلم الهندسة ليكون مهندسا يأخذ راتبا وأجرة، ويتعلم الميكانيكا من أجل أن يكون ميكانيكياً يعمل ويكدح وينوي الدنيا، هذا لا حرج عليه أن ينوي في تعلمه الدنيا، لكن لو نوى نفع المسلمين بما تعلم لكان ذلك خيراً له وينال بذلك الدين والدنيا. اهـ”.

• قال النووي في روضة الطالبين:” وأما الحرف والصناعات وما به قوام المعايش، كالبيع والشراء والحراثة، وما لابد منه حتى الحجامة والكنس، فالنفوس مجبولة على القيام بها، فلا تحتاج إلى حث عليها وترغيب فيها، لكن لو امتنع الخلق منها، أثموا وكانوا ساعين في إهلاك أنفسهم، فهي إذن من فروض الكفاية. اهـ”.

هل علم الرياضيات محرم عن النساء

هناك العديد من الفتاوى التي تقول ان تعلم الرياضيات محرم على النساء دون الرجاء وهذه الفتاوي لا اساس لها من الصحة فالمرأة ايضا تحتاج الحساب كمثال في حياتها اليومية وايضا لتدريس اولادها وبناتها لتعطي للمجتمع الطبيب والمعلم والمهندس والطيار وغيرهم، فمن اخرج فتوى عدم جواز تعليم الرياضيات للنساء افتى بغير علم.

هل يؤجر المعلم على تدريس مادة الرياضيات

مادام تعلم ماده الرياضيات غرضه الانتفاع به ونفع المجتمع به فانه يؤجر عنه وعلى نيته، الا انها من العلوم المباحة وليس الواجبة ، وهناك فرق فالمسلم مجبر عى تعلم العلوم الشرعية فيما هو مخير في تعلم العلوم الاخرى كعلم الرياضيات.

تعرف ايضا: نبات عطري يكثر استعماله في المطبخ الايطالي فما هو ؟

كانت هذه اذا اجابه سؤال هل ماده الرياضيات محرمه وحكم تدريس ماده الرياضيات في الاسلام وهل يؤجر المسلم على تدريس ماده الرياضيات باعتبارها احد الاسئله الشائعه والتي يطرحها العديد من الاشخاص حول العالم.

كم رجلا لاربعه غزلان

كم رجلاً لاربعة غزلان

لجميع غزال أربعة أقدام، ومن ثم لاربعة غزلان ستة عشر رجلُا، ولذا على يد اتباع عملية حسابية متواضعة هي:

عدد الأرجل الكلي = عدد الأرجل للغزال الشخص × عدد الغزلان،
عدد الأرجل الكلي = 4 × 4 = 16 أرجل.

النشاطات الحسابية الأربعة :

الانشطة الحسابية الأربعة هي كما يلي

الجمع: وهي عملية تستند على وجهة نظر ضم مجموعتين لتكوين مجموعة واحدة، ويرمز له بالرمز (+). ومثال فوق منها:
22 + 27 = 49

الطرح: وهي العملية المعاكسة لعملية الجمع ويرمز لها بالرمز (-)، ومثال عليها: 57 – 15 = 42

اللطم: وهو عملية تكرار عدد محدد من رقم فرد. ويرمز لها بالرمز (×). ومثال أعلاها:

8 × 7 = 56 أي تعمل على متابعة العدد 8 سبع مرات.

القسمة: وهي تقابل عملية الإعتداء إذ ينهي توزيع مجموعة من الأشياء بالتساوي على مجموعة أخرى. ويرمز لها بالرمز (÷)، ومثال على ذاك:
64 ÷ 4 = 16 وهذا لأن 16 × 4 = 64.

مسألة مشابهة كم رجل لسبع حيات :

الحل: في سياق إيجاد حل للأحجية كم رجلا لاربعه غزلان، سنحاول العثور على الحل لأحجية كم رجل لسبع حيات، فكما هو معروف ليس للحيات أو الثعابين أقدام، وبالتالي يكون

عدد أقدام الكلي = عدد أرجل الحية الواحدة × عدد الحيات.

عدد أرجل الكلي = 0 × 7 =0 رجلًا.

قضية مناظرة ثانية كم قلبًا وذراعًا لخمسة إخطبوطات

الحل: في سباق مقالنا كم رجلا لاربعه غزلان، يمكن التساؤل كم قلبًا وذراعًا لخمسة إخطبوطات، فكما هو معروف الإخطبوط يحوز ثلاثة قلوب وثمانية أذرع، وبالتاي يكون حل المسألة على المظهر التالي:

عدد قلوب الإخطبوطات الخمسة = عدد القلوب في الإخطبوط الواحد × عدد الإخطبوطات.

عدد قلوب الإخطبوطات الخمسة = 3 × 5 = 15 قلبَا.

عدد أذرع الإخطبوطات الخمسة = عدد أذرع في الإخطبوط الشخص × عدد الإخطبوطات.

عدد أذرع الإخطبوطات الخمسة = 8 × 5 = 40 ذراعًا.

كم رجلاً لاربعة غزلان

(1 نقطة)

نرحب بكم زوارنا الأفاضل في موقعنا معلومة  ونأمل دائما أن ننال إعجابكم ونكون عند حسن ظنكم في موقع www.ma3loma.com موسوعة الحلول التي تسعى دائما إلى تيسير البحث لكم في الأسأله التي تريدونها وتبحثون عنها  : باعت وكالة سيارات ٨٠ سيارة منها ٣٥ سيارة صغيرة. فما الاحتمال التجريبي لأن تكون السيارة المبيعة صغيرة ؟

في موقع معلومة نسعى دائما إلى إيجاد كافة الأخبار والمعلومات التي تخصكم في جميع المجالات

نقدم لكم اليوم إجابة ما تريدون معرفته واليكم حل السوال التالي :

باعت وكاله سيارات 80 سياره منها 35 سياره صغيره فما الاحتمال التجريبي لان تكون السيارات المبيعه صغيره

باعت وكالة سيارات ٨٠ سيارة منها ٣٥ سيارة صغيرة فإن الاحتمال التجريبي أن تكون السيارات المبيعة صغيرة يساوي : (1 نقطة)

الإجابة الصيحيحة النموذجية هي :

٧ على  ١٦

7 على 16

باعت وكالة سيارات ٨٠ سيارة منها ٣٥ سيارة صغيرة. فما الاحتمال التجريبي لأن تكون السيارة المبيعة صغيرة؟

باعت وكالة ٨٠ سيارة منها ٣٥ سيارة صغيرة. فما الاحتمال التجريبي لأن تكون السيارة المبيعة صغيرة ؟

(1 نقطة) ٣/٥

اهلا ومرحبا بكم زوارنا الكرام في موقعنا معلومة موقع معلومة موسعة تسعى دائما الى حل اسئلتكم والرد على استفساركم

نحو التقدم والرقي الى اعلا المنصات العلميه للاجابه على الاسئله التي يبحث فيها الطالب المتميز لحل اسئله الاختبارات والواجبات اليوميه اطرح سؤلك وانتظر منا الرد ان شاء الله

نقدم لكم اليوم إجابة ما تريدون معرفته واليكم حل الرياضيات الصف الثاني المتوسط السوال التالي :

إذا كان إحتمال أن يسجل رائد هدفا في مباراة هو ٣ على٥ فكم هدفا تتوقع أن يسجل في ٦٠ مباراة ؟

(1 نقطة) ٣/٥

الاجابه الصحيحه هي

٣٦

إذا كان احتمال أن يسجل رائد هدفاً في مباراة هو 3/5، فكم هدفاً تتوقع أن يسجل في 60 مباراة؟

إذا كان احتمال أن يسجل رائد هدفاً في مباراة هو 3/5، فكم هدفاً تتوقع أن يسجل في 60 مباراة؟

تعرف ايضا: بحث عن المتطابقات المثلثية

بحث عن المضلعات المتشابهة

• تسمية المضلعات

تسمية المضلع مشتقة من كلمة انجليزية polugon والتي تعني الشكل الثنائي الابعاد، والمضلع هو كل خط مستقيم مغلق يلتقي مع عدة خطوط مستقيمية ثلاث فما فوق في زاوية فيشكلان في النهاية شكلا هندسيا يكون اما ثلاثيا او رباعيا او خماسيا او سداسيا او ثمانيا، ولا تعد الدائرة من المضلعات لانها لا تمتلك اية اضلاع او زوايا.

• المضلعات المتشابهة

سميت المضلعات بالمضلعات المتشابهة كونها تمتلك الشكل نفسه لكنها لا تمتلك القياس نفسه دائما، ويتم اعتبار المضلعات متشابهة وفق المقاييس التالية:

1. عندما تكون جميع زوايا المضلع متناضرة.
2. وعندما تكون اطوال اضلاعه المتناظرة متشابهة وتسمى معامل التشابه او نسبة التشابه.
3. عندما تساوي النسبة بين محيطهما معامل التشابه.

يمكنك التعرف ايضا: بحث عن الدوال وأنواعها كامل الفقرات.

انواع المضلعات

تنقسم المضلعات الى قسمين اساسين هما المضلعات المنتظمة والمضلعات الغير منتظمة وبدورها تنقسم الى عدة اقسام نفصلها كالاتي:

المضلعات المنتظمة او المتشابهة 

1. المضلع الثلاثي 

المضلع الثلاثي هو المثلث متساوي الاضلاع والزوايا بحيث تساوي كل زاوية منه 60 درجة بما معدله 180°.

2. المضلع الرباعي 

المربع او المضلع الرباعي تكون اضلاعه وزوايا متساوية.

3. المضلع الخماسي 

المضلع الخماسي يتكون من 5 اضلاع متساوية وخمس زوايا متساوية.

4. المضلع السداسي 

المضلع السداسي يتكون من 6 اضلاع متساوية و6 زوايا متساوية مقدار كل منها 120°.

5. المضلع الثماني

المضلع الثماني يتكون من 8 اضلاع متساوية و8 زوايا متساوية مقدار كل منها 135°.

المضلغات الغير منتظمة او الغير متشابهة

تختلف المضلعات الغير المتشابهة عن غير المنتظمة كونها لا تتساوي لا من ناحية الاضلاع وحتى الرواية فكل ضلع وزاوية تتخد قيمة مختلفة، ومن ابرز انواعها التالي: 

 1. المضلعات البسيطة 

تشمل المضلعات البسيطة جميع المضلعات المحدبة والتي نخص بها كل مضلع جميع زواياه اقل من 180° والتي تتكامل مع الزوايا الخارجية المكملة لها مشكلة بذلك زاوية بمقدار 360°، وهناك المضلعات المقعرة والتي يكون فيها المضلع اما رباعيا او خماسيا اوسداسيا لكن به زاوية قياسها يكون فوق 180°.

2. المضلعات المعقدة 

سميت هذا النوع بالمضلعات المعقدة لانها تمتلك شكلا مختلفا ومعقدا كالنجمة الخماسية المتقاطعة، وعادة ما تتكون الاضلاع المعقدة من اضلاع مختلفة الطول ومن زوايا مختلفة وغير متساوية.

اقرأ ايضا : بحث عن مجالات العمل الحر

أجزاء المضلعات

1. المحيط: مجموع طول جميع الجوانب.
2. المساحة: المساحة المحصورة داخل المضلع.
3. زوايا المضلع : زاوية محصورة يشكلها تقاطع جانبين من المضلع.
4. الراس: هي نقطة التقاء اي جانبين من المضلع.
5. جانب: كل خط مستقيم يشكل ضلع.
6. القطر: خط واصل بين رأسين غير متجاورين.

• ماذا تعلمت عن المضلعات

1. تتميز المضلعات المتشابهة بالشكل نفسه لكن ليس بالضرورية القياس نفسه.
2. تنقسم المضلعات الى قسمين مضلعات متشابهة وغير متشابهة.
3. كل شكل ثلاثي ورباعي وخماسي وسداسي وتماني يعد مضلعا.
4. كلمة مضلع تعني الشكل الثنائي الابعاد. 

تعرف أيضا: كيفية كتابة خاتمة بحث

• المضلعات في الطبيعة

تتداخل الرياضيات وعلومها في حياتنا اليومية، ولطالما اندمج هذا العلم في مع النظريات الفلسفية عن الكون والحياة والتطور، كما انه يرتبط مع الفن ومع التناغم الموسيقي ولعل خير مثال لذلك عالم الرياضيات الشهير فيتاغورس، كما ان الرياضيات لها علاقة وطيضة مع العلوم التكنولوجية والهندسة.

• [irp]

و نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي (AI) يسعى إلى إعادة تكوين الإدراك البشري ، فمن الشائع جدًا أن تواجه نماذج التعلم الآلي أنماطًا متناقضة في بيانات التدريب والتوصل إلى استنتاجات تبدو متناقضة للوهلة الأولى. اليوم ، أود استكشاف بعض التناقضات الشهيرة التي توجد عادة في نماذج التعلم الآلي.

تصاغ المفارقات عادة عند تقاطع الرياضيات والفلسفة وتُعرف المفارقة الفلسفية سيئة السمعة بسفينة ثيسوس حول ما إذا كان الكائن الذي استُبدل جميع مكوناته يظل في جوهره نفس الشيء.

أولاً ، لنفترض أن السفينة الشهيرة التي أبحرها البطل ثيسس في معركة كبيرة قد احتُجزت في الميناء كقطعة متحف , مع مرور السنين تبدأ بعض الأجزاء الخشبية بالتعفن ويتم استبدالها بأجزاء جديدة و بعد قرن أو نحو ذلك ، تم استبدال جميع الأجزاء. هل لا تزال السفينة “المستعادة” هي نفس الكائن الأصلي؟ بدلاً من ذلك ، افترض أن كل قطعة تم إزالتها قد تم تخزينها في أحد المستودعات ، وبعد القرن ، تطورت التكنولوجيا لعلاج تعفنها وتمكينها من إعادة تجميعها لصنع سفينة. هل هذه السفينة “المعاد بناؤها” هي السفينة الأصلية؟ وإذا كان الأمر كذلك ، هل لا تزال السفينة المستعادة في الميناء هي السفينة الأصلية أيضًا؟

ان مجال الرياضيات والاحصائيات مليء بالمفارقات الشهيرة و لاستخدام مثالين مشهورين; صاغ عالم الرياضيات والفيلسوف الأسطوري “برتراند راسل”مفارقة سلطت الضوء على التناقض في بعض من أقوى الأفكار في نظرية المجموعة التي صاغت واحدة من أعظم علماء الرياضيات في كل العصور: جريج كانتور في جوهرها ،فإن مفارقة راسل تتساءل عما إذا كانت “قائمة بجميع القوائم التي لا تحتوي على نفسها”.

تنشا المفارقة داخل نظرية المجموعة الأصلية من خلال النظر في مجموعة من جميع المجموعات التي ليست أعضاء في أنفسهم. “R.” إذا كان R هو عضو في حد ذاته ، فلا يجب أن يكون بحكم تعريفه عضواً في نفسه. وبالمثل ، إذا لم يكن R عضوًا في نفسه ، فيجب أن يكون  بحكم تعريفه ، عضوًا في نفسه.

التناقضات الشهيرة في نماذج التعلم الآلي:

نظرًا لأن أي شكل من أشكال بناء المعرفة يعتمد على البيانات ، فإن نماذج التعلم الآلي ليست معفية من المفارقات المعرفية ، على العكس تماما  لأن التعلم الآلي يحاول استنتاج أنماط مخبأة في مجموعات بيانات التدريب والتحقق من صحة معرفتهم ضد بيئة معينة ، فهي عرضة باستمرار لاستنتاجات متناقضة.

فيما يلي بعض المفارقات الأكثر شهرة التي تظهر في حلول التعلم الآلي.

مفارقة سيمبسون : 

سميت على اسم عالم الرياضيات البريطاني “إدوارد سيمبسون” ، وتصف مفارقة سيمبسون; الظاهرة التي يتبدل فيها اتجاه واضح للغاية عدة مجموعات من البيانات باعتبار البيانات داخل هذه المجموعات مجتمعة , ولقد حدثت حالة حقيقة من التناقض في عام 1973 اذ تم التحقيق في معدلات القبول في مدارس الدراسات العليا بجامعة بيركلي كما تم رفع دعوى ضد الجامعة من قبل النساء بسبب الفجوة بين الجنسين في القبول و كانت نتائج التحقيق انه: عندما تم النظر إلى كل مدرسة على حدة (القانون ، الطب ، الهندسة ، إلخ) ، تم قبول النساء بمعدل أعلى من الرجال ومع ذلك ، اقترح المتوسط أن يتم قبول الرجال بمعدل أعلى بكثير من النساء. كيف يعقل ذلك؟

التفسير لحالة الاستخدام السابقة هو أن المتوسط البسيط لا يأخذ في الاعتبار أهمية مجموعة معينة ضمن مجموعة البيانات الشاملة. في هذا المثال بالذات ، تقدمت النساء بأعداد كبيرة في المدارس ذات معدلات القبول المنخفضة : مثل القانون والطب فهذه المدارس تقبل أقل من 10٪ من الطلاب. لذلك كانت نسبة النساء المقبولات مرتفعة للغاية. يميل الرجال ، من ناحية أخرى ، إلى التقدم بأعداد أكبر إلى المدارس ذات معدلات القبول العالية: مثل الهندسة ، حيث تبلغ معدلات القبول حوالي 50 ٪. لذلك كانت النسبة المئوية للرجال المقبولين منخفضة للغاية.

و في سياق التعلم الآلي ، تستنتج العديد من خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف أنماط مجموعات بيانات تدريب مختلفة تؤدي إلى تناقضات عند دمجها في جميع المجالات.

مفارقة برايس :

تم اقتراح هذه المفارقة في عام 1968 من قبل عالم الرياضيات الألماني “ديتريش برايس “و باستخدام مثال على شبكات المرور المزدحمة ، أوضح برايس أنه ، على العكس من ذلك ، فإن إضافة طريق إلى شبكة الطريق يمكن أن يعوق تدفقها (مثل وقت السفر لكل سائق) ؛ بالتساوي ، يحتمل أن يؤدي إغلاق الطرق إلى تحسين أوقات السفر.

يعتمد التفكير المنطقي على حقيقة أنه في لعبة توازن ناش ، ليس لدى السائقين أي حافز لتغيير طرقهم ، فيما يتعلق بنظرية اللعبة ، ليس لدى الفرد ما يكسبه من تطبيق استراتيجيات جديدة إذا التزم الآخرون بنفس الاستراتيجيات.

هنا في حالة السائقين ، الإستراتيجية هي الطريق الذي سلكناه ففي حالة مفارقة برايس ، سيستمر السائقون في التبديل حتى يصلوا إلى توازن ناش على الرغم من انخفاض الأداء الكلي. لذلك ،فانه قد يؤدي تخفيف الطرق إلى تخفيف الازدحام بشكل عكسي.

تعتبر مفارقة برايس ذا صلة كبيرة بسيناريوهات تعلم التعزيز المستقل والتي تحتاج فيها النماذج إلى مكافأة الوكلاء بناءً على قرارات محددة في بيئات غير معروفة.

مفارقة مورافيك :

يمكن اعتبار هانس مورافيك أحد أعظم مفكري الذكاء الاصطناعى في العقود القليلة الماضية ; حيث صاغ في تمانينيات القرن العشرين اقتراحًا معاكسًا لطريقة اكتساب نماذج الذكاء الاصطناعى للمعرفة و توضح مفارقة مورافيك أنه ، على عكس الاعتقاد السائد ، فإن التفكير عالي المستوى يتطلب حسابًا أقل من الإدراك اللاوعي المنخفض المستوى.

هذه ملاحظة تجريبية تتعارض مع فكرة أن القدرة الحسابية الأكبر تؤدي إلى أنظمة أكثر ذكاءً.

هناك طريقة أكثر بساطة لتأطير مفارقة مورافيك وهي أن نماذج الذكاء الاصطناعى يمكنها القيام بمهام إحصائية واستدلال بيانات معقدة بشكل لا يصدق مما يستحيل على البشر. ومع ذلك ، فإن العديد من المهام التي تنتج تافهة للبشر مثل الاستيلاء على كائن يتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) باهظة الثمن كما يكتب مورافيك ، “من السهل نسبياً جعل أجهزة الكمبيوتر تظهر أداء على مستوى البالغين في اختبارات الذكاء أو لعب لعبة الداما ، ومن الصعب أو المستحيل منحهم مهارات طفل يبلغ من العمر عام واحد عندما يتعلق الأمر بالإدراك والتنقل”.

ومن وجهة نظر التعلم الآلي ، فإن مفارقة مورافيك قابلة للتطبيق بشكل كبير في جانب تعلم النقل الذي يتطلع إلى تعميم المعرفة عبر نماذج التعلم الآلي المختلفة.

بالإضافة إلى ذلك ،فان مفارقة مورافيك تعلمنا أن بعضًا من أفضل تطبيقات الذكاء الآلي ستأتي كمزيج من البشر والخوارزميات.

دقة المفارقة :

يتعلق بشكل مباشر بالتعلم الآلي ، تنص مفارقة الدقة على انها على عكس الحدس ، ليست دائمًا مقياسًا جيدًا لتصنيف فعالية النماذج التنبؤية. كيف يكون ذلك لبيان مربك؟

على سبيل المثال ، في مجموعة البيانات التي تكون فيها نسبة حدوث الفئة A هي المهيمنة ، والتي يتم العثور عليها في 99 ٪ من الحالات ، ثم التنبؤ بأن كل حالة من الفئة A سيكون لها دقة قدرها 99 ٪ هو تضليل تام.

تتمثل الطريقة الأبسط لفهم مفارقة الدقة في إيجاد التوازن بين الدقة والتذكر في نماذج التعلم الآلي.

ففي خوارزميات التعلم الآلي ، غالبًا ما تُعرَّف الدقة بأنها قياس مقدار تنبؤاتك للفئة الإيجابية حيث يتم صياغتها بواسطة (ايجابيات حقيقية / ايجابيات حقيقية + ايجابيات كاذبة).

تكميليًا ، يقيس قياس الاستدعاء عدد المرات التي تنبئ بها تنبؤاتك بالطبقة الإيجابية تم تتم صياغتها بواسطة (ايجابيات حقيقية / ايجابيات حقيقية + السلبيات الكاذبة).

في العديد من نماذج التعلم الآلي ، ينتج عن التوازن بين الدقة والاسترجاع قياس أفضل للدقة. على سبيل المثال ، في حالة وجود خوارزمية لاستدعاء كشف الاحتيال ، يعد القياس أكثر أهمية , و من الواضح أنه من الأهمية وجب اللحاق بكل عمليات احتيال محتملة حتى لو كان ذلك يعني أن السلطات قد تحتاج إلى المرور ببعض الإيجابيات الخاطئة.

مفارقه غودل للتعلم :

هذه مفارقة حديثة للغاية تم نشرها في ورقة بحثية في وقت سابق من هذا العام ,تربط المفارقة قدرة نموذج التعلم الآلي على التعلم مع واحدة من أكثر نظريات الرياضيات إثارة للجدل: نظرية غودل غير الكاملة.

“كورت غودل” هو واحد من ألمع علماء الرياضيات في كل العصور . في عام 1931 ، نشر جودل نظريته غير المكتملة التي تقول بشكل أساسي أن بعض العبارات لا يمكن إثباتها سواء كانت صحيحة أو خاطئة باستخدام لغة رياضية قياسية. بمعنى آخر ،ان الرياضيات لغة غير كافية لفهم بعض جوانب الكون وقد أصبحت النظريات معروفة باسم فرضية Gödel المتصلة.

وفي عمل حديث ، ربط باحثون من منظمة العفو الدولية من معهد إسرائيل للتكنولوجيا فرضية جودل المتصلة بقدرة التعلم النموذجي على التعلم وفي بيان متناقض يتحدى كل الحكمة الشائعة ، حدد الباحثون فكرة نسيان قابلية التعلم.

في الأساس ، يواصل الباحثون إظهار أنه إذا كانت فرضية الاستمرارية صحيحة ، فإن عينة صغيرة تكفي لإجراء الاستقراء. ولكن إذا كانت خاطئة ، فلا يمكن أن تكون أي عينة محدودة كافية. وبهذه الطريقة ، يُظهرون أن مشكلة قابلية التعلم تعادل فرضية الاستمرارية. لذلك ، فإن مشكلة قابلية التعلم أيضًا  في حالة من النسيان لا يمكن حلها إلا باختيار الكون البديهي.

بعبارات بسيطة ، تُظهر البراهين الرياضية في الدراسة أن مشكلات الذكاء الاصطناعي تتعرض لفرضية Gödel المتصلة بالسلسلة ، مما يعني أن العديد من المشكلات قد لا تكون قابلة للحل بشكل فعال بواسطة الذكاء الاصطناعى. وعلى الرغم من أن هذه المفارقة لها تطبيقات قليلة جدًا على مشاكل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي اليوم ، إلا أنها ستكون ذات أهمية قصوى لتطور الحقل في المستقبل القريب.

ان المفارقات موجودة في كل مكان في العالم الحقيقي و يمكنك المجادلة بأن الخوارزميات ليست لديها فكرة المنطق السليم ، فقد تكون محصنة ضد المفارقات الإحصائية لأن معظم مشاكل التعلم الآلي تتطلب تحليلًا وتدخلات بشرية وتستند إلى مجموعات البيانات التي يرعاها الإنسان ، الا اننا ومع كل هذا فسنعيش في عالم من المفارقات لبعض الوقت.

ظاهرة AirPod :